Andreas C. Müller
scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
Sarah Guido
Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。
在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前,其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN,比如支撑向量机,比如随机森林。相对于深度学习的理论,这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学,最优化理论,数学分析,数理统计和随机过程构成了这...
评分扫码关注公众号 「图灵的猫」,点击“学习资料”菜单,可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源,以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年,基本无人带路,转专业的我自然是难上加难,踩过无数坑,走过很多弯路。这里我...
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本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来,非常适合没有数学和AI背景的程序员入门,读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~
评分认认真真学了一遍
评分本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来,非常适合没有数学和AI背景的程序员入门,读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~
评分学做调参侠,我连要做什么项目都想好了,跃跃欲试……
评分很好的入门书,浅显易懂,算比较容易读的英文书了。适合看了一堆理论书还对各种算法没有形象认识的入门者,理论看再多不落地也挺难理解的,这本通过sklearn教你如何实践,知道用什么包才能成为合格的调包侠呀~
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